Études de l’impact des pistes cyclables sur l’offre de restauration

Exemple de structuration des données pour l’année d’implantation (2005) des pistes cyclables à Montréal

Contexte de réalisation

Le présent projet propose d’étudier l’impact de l’intégration des aménagements urbains sur l’évolution des structures commerciales des quartiers centraux de Montréal au cours des vingt dernières années. Il vise à déterminer dans quelle mesure ces aménagements sont des facteurs qui contribuent au renouvèlement ou au déclin de ces espaces. L’objectif spécifique de ce rapport tente de répondre à la question suivante :

• Comment l’offre de restauration (augmentation/diminution) a-t-elle évolué à la suite de l’implantation d’aménagements cyclables sur l’ile de Montréal entre 2005 et 2015.

Pertinence et bref revue de la litérature

Dans les études existantes portant sur l’impact des infrastructures cyclables et piétonnes, l’attention porte principalement sur les mesures directes de la performance commerciale. Ces mesures tient en compte les types de consommation en fonction du mode de déplacement utilisé (voiture versus vélo/marche) et la performance des commerces individuels est évaluée à travers des indicateurs tels que les ventes, la fréquentation moyenne, les dépenses moyennes par visiteur, l’emploi et le taux d’occupation des commerces @poirier2018; @popovich2014.

Cependant, ces analyses négligent souvent l’effet des aménagements sur le dynamisme commercial à l’échelle du quartier, une littérature portée par les sociologues et géographes urbains.  En effet, le rôle principal des commerces de proximité consiste davantage à favoriser la cohésion sociale (Oldenburg 1999; Zukin 2010) L’intérêt de cet angle d’analyse est de quantifier les transformations commerciales liés au changement de la composition résidentielle des quartiers centraux. Une population plus aisée qui s’installe dans un quartier populaire fait augmenter le coût d’exploitation pour une petite entreprise locale (Porter and Lavergne 1999) En conséquence, l’offre commerciale change et ne répond plus à la demande des résidents de longue date (Meltzer 2016) L’apparition de cafés, de restaurants, de magasin d’alimentation sont au centre des mécanismes de la spécialisation et de la montée en gamme. La question est à savoir si l’aménagement de pistes cyclables favorise une certaine homogénéisation de l’offre sur les artères.

Hypothèse de recherche

Pour ce rapport, je me suis intéréssé.e spécifiquement à la restauration. Mon hypothèse de recherche est que l’offre de restauration augmente suite à l’implantation d’une piste cyclable, mais que l’effet de cette augmentation stagne après quelques années.

Péparation de l’environnement de travail

rm(list = ls())
# LoDA the sf package
library(sf)
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(spatstat)
library(tidyr)
library(haven)
library(knitr)
library(DT)

setwd("E:/EUR8467/Projet_ETE/")

Préparer les données de structuration

load("E:/EUR8467/Projet_ETE2/BIKE_REQ_STRUCTURATION/velo_years_list_buffered.rda") # liste contenant des df individuels de pistes cyclables entre 2005 et 2020 
load("E:/EUR8467/Projet_ETE2/BIKE_REQ_STRUCTURATION/resto_years_list.rda") # liste contenant des df individuels de données de restaurants entre 2005 et 2020 
Quartiers <- st_read("E:/EUR8467/Projet_ETE2/DATA/StatCAN_2006_2016/Quartiers_ILE.shp") # données des quartiers 

Panel Event Study

Le principe d’une étude d’impact par panel est de suivre l’évolution sur une période déterminée (ici, j’ai choisi une période de 10 ans, ce qui équivaut à 5 ans avant l’année d’impact et 5 ans après l’année d’impact) sur une échelle géographique déterminée. Dans le cas de ce rapport, il s’agit d’hexagones (quadra) de 250 mètres sur 250 mètres.

Pour créer le panel, il faut tout d’abord s’assurer d’avoir le même nombre d’observations par hexagone. Il faut donc s’assurer que les observations qui n’existent pas restent dans la base de données pour s’assurer d’avoir un panel balancé. Concrètement, ça veut dire que :

1. s’il n’y a aucun restaurant dans un quadra, alors la variable count_resto = 0

2. s’il y a des trous dans les années d’implantation de restaurant, alors ajouté une variable d’effets fixes temporels (var = resto_fixed_time) qui est la variable annuelle du panel ou l’année « d’observation » du panel.  

Cartographie des variables dépendantes et de l’échelle d’observation du panel (Clarke and Tapia-Schythe 2021)

Structuration

1. Création de l’échelle d’observation des variables dépendantes

### Step 1: Préparer les quadrats ###
# Given the area (A) of the hexagon: A = 250 m * 250 m = 62500 square meters
# Try 500 * 500 = 250 000
# Try 1000 * 1000 = 1 000 000

area <- 62500
side_length <- sqrt((2 * area) / (3 * sqrt(3)))

# Create hexagonal grid
quadra_hexa <- st_make_grid(
  Quartiers, # This creates a grid encompassing our spatial object Quartiers
  cellsize = side_length, # for hexagonal cells
  what = "polygons",
  square = FALSE
)

quadra_hexa <- st_as_sf(
  data.frame(OID = 1:length(quadra_hexa)),
  geometry = quadra_hexa,
  crs = st_crs(Quartiers)
)

# Keep only hexagons that intersect with Quartiers
quadra_hexa <- subset(
  quadra_hexa, 
  lengths(st_intersects(quadra_hexa, Quartiers)) > 0
)

# save(quadra_hexa_velo_years_list, file = "R/BIKE_REQ_STRUCTURATION/Partial_results_checking/quadra_hexa_velo_years_list.rda")

Données des pistes cyclables : a) effectuer l’intersection entre les quadras_hexas et les données des pistes cyclables, b) ajouter la variable current_year_t, qui correspond à l’année d’implantation de la piste.

# Initialize a list to store the results for each year
quadra_hexa_velo_years_list <- list()

# Process each year separately using the same grid
for (year in names(velo_years_list_buffered)) {
  cat("Processing year:", year, "\n")
  
  # Get the data for the current year
  year_data <- velo_years_list_buffered[[year]]
  
  # Perform the intersection between the bike paths for the current year and hexagons
  sp_intersection <- st_intersection(quadra_hexa, year_data)  %>%
    st_drop_geometry() %>% 
    group_by(OID) %>%
    summarise(id_cycl_count = n_distinct(id_cycl), .groups = 'drop') %>% #Group by OID and count the number of unique id_cycl per OID
    mutate(current_year_t = year) 
   
  sp_intersection_joined <- left_join(quadra_hexa, sp_intersection, by = "OID") %>% ## Join it back to get the geometry back
    arrange(id_cycl_count) ## order OID
  # Store the result in the list
  quadra_hexa_velo_years_list[[year]] <- sp_intersection_joined
}

Processing year: 2005 
Processing year: 2006 
Processing year: 2007 
Processing year: 2008 
Processing year: 2009 
Processing year: 2010 
Processing year: 2011 
Processing year: 2012 
Processing year: 2013 
Processing year: 2014 
Processing year: 2015 
Processing year: 2016 
Processing year: 2017 
Processing year: 2018 
Processing year: 2019 
Processing year: 2020 
Processing year: 2021 
Processing year: 2022 

# Display the resulting dataframe
datatable(
  quadra_hexa_velo_years_list[[1]],  # display the first df (year 2005) of the larger list 
  options = list(pageLength = 5, autoWidth = TRUE)  # Customize options as needed
)

References

Clarke, Damian, and Kathya Tapia-Schythe. 2021. “Implementing the Panel Event Study.” The Stata Journal 21 (4): 853–84. https://doi.org/10.1177/1536867X211063144.

Meltzer, Rachel. 2016. “Gentrification and Small Business.” Cityscape 18 (3): 57–86. http://www.jstor.org/stable/26328273.

Oldenburg, R. 1999. The Great Good Place: Cafes, Coffee Shops, Bookstores, Bars, Hair Salons, and Other Hangouts at the Heart of a Community. Hachette Books. https://books.google.ca/books?id=o4ZFCgAAQBAJ.

Porter, M. E., and P. de Lavergne. 1999. L’avantage Concurrentiel. Stratégies Et Management. Dunod. https://books.google.ca/books?id=7Z4aPQAACAAJ.

Zukin, Sharon. 2010. Naked City : The Death and Life of Authentic Urban Places. Oxford: Oxford University Press.